(57)【要約】【課題】濃淡画像の濃度推移に基づく濃度共起行列の特徴量としてｉ＝ｊの対角成分から算出した角２次モーメントの値を用いてテクスチャを識別することにより、誤認識の確率を少なくできる。【解決手段】濃淡画像の濃度推移により種々のテクスチャを識別するものにおいて、濃淡画像の濃度推移に基づいて、濃度共起行列を生成し、この生成された濃度共起行列のｉ＝ｊの対角成分により角２次モーメントの値を算出し、この算出された角２次モーメントの値が所定の閾値の範囲内か否かによりテクスチャを識別するものである。【選択図】      図１
2006004163.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
濃淡画像の濃度推移により種々のテクスチャを識別するテクスチャ識別装置において、
濃淡画像の濃度推移に基づいて、濃度共起行列を生成する生成手段と、
この生成手段により生成された濃度共起行列のｉ＝ｊの対角成分により角２次モーメントの値を算出する算出手段と、
この算出手段により算出された角２次モーメントの値が所定の閾値の範囲内か否かによりテクスチャを識別する識別手段と、
を具備したことを特徴とするテクスチャ識別装置。
【請求項２】
濃淡画像の濃度推移により種々のテクスチャを識別するテクスチャ識別方法において、
濃淡画像の濃度推移に基づいて、濃度共起行列を生成し、
この生成された濃度共起行列のｉ＝ｊの対角成分により角２次モーメントの値を算出し、
この算出された角２次モーメントの値が所定の閾値の範囲内か否かによりテクスチャを識別する
ことを特徴とするテクスチャ識別方法。
【請求項３】
画像の種々のテクスチャを識別するテクスチャ識別装置において、
画像の各画素単位の濃度値に基づいて濃度推移マトリクスを生成する生成手段と、
この生成手段により生成された濃度推移マトリクスのｉ＝ｊの対角成分により角２次モーメントの値を算出する算出手段と、
この算出手段により算出された角２次モーメントの値が所定の閾値の範囲内か否かによりテクスチャを識別する識別手段と、
を具備したことを特徴とするテクスチャ識別装置。
【請求項４】
画像の種々のテクスチャを識別するテクスチャ識別方法において、
画像の各画素単位の濃度値に基づいて濃度推移マトリクスを生成し、
この生成された濃度推移マトリクスのｉ＝ｊの対角成分により角２次モーメントの値を算出し、
この算出された角２次モーメントの値が所定の閾値の範囲内か否かによりテクスチャを識別する
ことを特徴とするテクスチャ識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、濃淡画像の濃度推移により種々のテクスチャを識別するテクスチャ識別装置とテクスチャ識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、濃度共起行列を利用したテクスチャの識別方法としては、濃度共起行列全体で特徴量を計算していた。（特許文献１）
このため、ある特定の濃度推移に特徴があるテクスチャに対しては、濃度共起行列全体で特徴量を計算すると、特徴が明確に出なくなる場合があり、テクスチャを識別できない場合があると言う欠点があった。
【特許文献１】特開平１１−１１０５６０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
この発明は、濃淡画像の濃度推移に基づく濃度共起行列の特徴量としてｉ＝ｊの対角成分から算出した角２次モーメントの値を用いてテクスチャを識別することにより、誤認識の確率を少なくできるテクスチャ識別装置とテクスチャ識別方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
この発明のテクスチャ識別装置は、濃淡画像の濃度推移により種々のテクスチャを識別するものにおいて、濃淡画像の濃度推移に基づいて、濃度共起行列を生成する生成手段と、この生成手段により生成された濃度共起行列のｉ＝ｊの対角成分により角２次モーメントの値を算出する算出手段と、この算出手段により算出された角２次モーメントの値が所定の閾値の範囲内か否かによりテクスチャを識別する識別手段とを有する。
この発明のテクスチャ識別装置は、画像の種々のテクスチャを識別するものにおいて、画像の各画素単位の濃度値に基づいて濃度推移マトリクスを生成する生成手段と、この生成手段により生成された濃度推移マトリクスのｉ＝ｊの対角成分により角２次モーメントの値を算出する算出手段と、この算出手段により算出された角２次モーメントの値が所定の閾値の範囲内か否かによりテクスチャを識別する識別手段とを有する。
【発明の効果】
【０００５】
この発明は、濃淡画像の濃度推移に基づく濃度共起行列の特徴量としてｉ＝ｊの対角成分から算出した角２次モーメントの値を用いてテクスチャを識別することにより、誤認識の確率を少なくできるテクスチャ識別装置とテクスチャ識別方法を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、図面を参照してこの発明のテクスチャ識別装置を有する画像処理システムについて説明する。
図１は、画像処理システム１の概略構成を示すもので、カメラ等の撮像部により構成され、濃淡画像としての画素単位のディジタル画像を入力する画像入力部２、この画像入力部２からの濃淡画像の濃度推移に基づいて、濃度共起行列を生成する濃度共起行列生成部３と、この濃度共起行列生成部３により生成された濃度共起行列により角２次モーメントの値を算出する角２次モーメント算出部４と、この角２次モーメント算出部４により算出された角２次モーメントの値が所定の閾値の範囲内か否かによりテクスチャを識別するテクスチャ識別部５により構成されている。
濃度共起行列は、ディジタル画像上の任意の画素と、そこから特定の方向、距離の位置にある画素との間の濃度推移を、全ての画素について表した行列である。
【０００７】
以下では、濃度共起行列のｉ行ｊ列の成分をＰ（ｉ，ｊ）で表す。これは、互いに隣接する画素のうち、一方の濃度がｉで、もう一方がｊとなるような組み合わせの数を表す。濃度共起行列の「左上から右下へかけての対角方向成分」はＰ（ｉ，ｉ）と表すことが出来て、その値は互いに隣接する画素濃度がどちらもｉとなる組み合わせの数を表す。Ｐ（ｉ，ｊ）＝Ｐ（ｊ，ｉ）である。つまり、濃度共起行列は、Ｐ（ｉ，ｉ）となる対角線をはさんで対称である。
【０００８】
たとえば、図２と図３の２種類の原画像について、横方向に隣接する画素対についての濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）を求める。濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）の求め方は、この例の場合では、原画像で横方向に隣接する画素の並びがｉ，ｊまたはｊ，ｉとなる組み合わせの数がＰ（ｉ・ｊ）（ｉ行ｊ列）の要素となる。
【０００９】
図２の原画像の濃度共起行列は図４になり、図３の原画像の濃度共起行列は図５になる。
【００１０】
角２次モーメント算出部４は、濃度共起行列の特徴量として「ｉ＝ｊ」の対角成分のみで角２次モーメントを計算するものである。この角２次モーメントは濃度共起行列Ｐ（ｉ，ｊ）から以下の式で求められる。ただし、計算範囲となる（ｉ，ｊ）の組み合わせの集合全体をＣで表す。
【００１１】
【数１】
2006004163.tif 000003
【００１２】
また、角２次モーメントが、テクスチャの濃度変移の集中または分散の度合いを示す特徴量である点について説明する。
すなわち、具体例として、以下に二つの例を挙げて、原画像から濃度共起行列を求め、角２次モーメントを計算する場合について説明する。濃度共起行列を求める際は、横方向に隣接する画素の濃度変移を考えるものとし、角２次モーメントを計算する範囲Ｃはどちらも、濃度共起行列全体とする。
【００１３】
わかりやすい例として、一方は、単一濃度で塗りつぶされている画像の例、もう一方は、ランダムな画像の例を挙げる。
【００１４】
例１として、図６に示す単一濃度画像の原画像において、図７に示す濃度共起行列を生成し、角２次モーメントを算出すると、４０２／４０２＝１となる。
例２として、図８に示すランダム画像の原画像において、図９に示す濃度共起行列を生成し、角２次モーメントを算出すると、
角２次モーメント
分子＝１２×２＋２２×７＋３２×２＋４２×２＋５２×２＝１３０
分母＝（１×２＋２×７＋３×２＋４×２＋５×２）２＝１６００
分子／分母＝１３０／１６００≒０．０８
以上の二つの例を比較すると、例１の角２次モーメントは、例２の角２次モーメントに比べてずっと大きいことがわかる。（なお、角２次モーメントのとり得る値の範囲は０以上１以下である。）
各々の濃度共起行列を見ればわかるように、例１では、濃度変移が特定の等濃度変移のみであるのに対し、例２では、ほぼ全ての濃度変移が存在する。
【００１５】
これらの例から以下のことがわかる。濃度変移が特定の少数の変移に集中するほど、角２次モーメントの値は大きくなり、逆に、濃度変移が多岐に分散するほど、角２次モーメントの値は小さくなる。
【００１６】
つまり、角２次モーメントは、テクスチャの濃度変移の集中または分散の度合いを示す特徴量である、といえる。そのため、濃度変移の集中・分散の度合いに差のあるテクスチャを識別するには、角２次モーメントは有効である。
【００１７】
さらに、角２次モーメント算出部４により、濃度共起行列の対角方向を使う理由について説明する。
すなわち、濃度共起行列の性質から、以下のことが言える。
【００１８】
Ｐ（ｉ，ｉ＋δ）、Ｐ（ｉ，ｉ−δ）は、一方の画素濃度がｉで、隣接する画素間の濃度差がδであるような組み合わせの数を表す。これらと対角成分Ｐ（ｉ，ｉ）との距離はδである。Ｐ（ｉ＋δ，ｉ）、Ｐ（ｉ−δ，ｉ）についても同様である。つまり、対角成分Ｐ（ｉ，ｉ）からの距離は、隣接する画素間の濃度差δに等しい。
【００１９】
また、図１０に示すように、濃度共起行列の左上から右下にかけての対角線に平行な直線上では、対角線からの距離が等しいので、濃度差δが等しくなる。
【００２０】
隣接する画素間の濃度差は、コントラストなどのテクスチャの重要な特徴量に大きく関係する値である。そのため、濃度共起行列の左上から右下へかけての対角方向について考えることは、テクスチャの特徴を解析する上で大きな意味がある。
【００２１】
上記した濃度共起行列全体で角２次モーメントを計算するよりも、ｉ＝ｊの対角成分のみで計算したほうが、テクスチャ間の分離が良くなり、識別処理に適している点の具体例を、上記図４、図５に示す濃度共起行列を用いて説明する。
すなわち、まず、濃度共起行列全体について角２次モーメントを計算すると、図４では、
【数２】
2006004163.tif 000004
となり、図５では、
【数３】
2006004163.tif 000005
となるので、この２つのテクスチャを識別するためのしきい値ｔｈａｌｌのとり得る範囲は、
８０／５７６＜ｔｈａｌｌ＜８４／５７６
となり、テクスチャ間の差は４／５７６≒０．００６９である。
【００２２】
次に、ｉ＝ｊの対角成分（図４、図５の斜線の部分）のみで角２次モーメントを計算すると、図４では、
Ｍｌｄｉａｇ＝０
となり、図５では、
【数４】
2006004163.tif 000006
となるので、この２つのテクスチャを識別するためのしきい値ｔｈｄｉａｇのとり得る範囲は、
０＜ｔｈｄｉａｇ＜７２／２５６
となり、テクスチャ間の差は７２／２５６≒０．２８である。
【００２３】
したがって、この例では、濃度共起行列全体で角２次モーメントを計算するよりも、ｉ＝ｊの対角成分のみで計算したほうが、テクスチャ間の分離が良くなり、識別処理に適している。
【００２４】
上記の例では、特徴量を角２次モーメントとし、計算する範囲をｉ＝ｊの対角成分としたが、最適な特徴量や、最適な計算範囲は識別対象となるテクスチャに依存するので、テクスチャの特徴が予めわかっている場合は、それに応じて、特徴量や計算範囲を決めることになる。また、識別対象となるテクスチャが多岐にわたる場合は、特徴量、計算範囲ともに複数の組み合わせで、識別処理を行う方法も考えられる。
【００２５】
次に、テクスチャ識別部５における特徴量の差と識別のしやすさの関係について説明する。
すなわち、カメラで撮影した画像に生じた種類の異なる二つのテクスチャ（仮に、テクスチャＡ、テクスチャＢと呼ぶことにする。）を識別しようとするとき、濃度共起行列から求められる、ある特徴量（角２次モーメントなど）の値を、しきい値処理することによって識別する場合について考える。
【００２６】
テクスチャＡ、Ｂの特徴量の値は、それぞれ常に一定値となるわけではなく、実際には、画像を撮影するカメラや照明などの光学系の状態や、撮影される際の被写体の状態（位置ずれ、傾き）などによって、理想的な値からずれが生じることになる。
【００２７】
これらのずれにより、テクスチャＡ、Ｂの特徴量の分布は、それぞれある値を中心とした正規分布になると考えられる。図１１において、テクスチャＡ、Ｂのそれぞれの分布の平均値を、μＡ、μＢとし、標準偏差（ばらつき）を、σＡ、σＢとする。
【００２８】
このような場合、テクスチャＡ、Ｂの分布は、裾野の部分で重なり合うことになり、しきい値処理による識別では、この重なり合った部分で、識別の誤りが生じることになる。
【００２９】
重なり合う部分の大きさは、それぞれの分布の平均μＡ、μＢの差と、それぞれの分布のばらつきσＡ、σＢとに依存することになる。
【００３０】
ばらつきσＡ、σＢがそれぞれ一定であれば、分布の平均μＡ、μＢの差が大きいほど、裾野の重なりは小さくなり、逆に、μＡ、μＢの差が小さいほど、裾野の重なりは大きくなる。
【００３１】
つまり、分布の平均μＡ、μＢの差が大きいほど、裾野の重なりが小さくなるので、誤識別の可能性が小さくなり、それだけ識別がしやすくなる。
【００３２】
上記したように、ある特定の濃度推移に特徴をもつテクスチャと、そうでないテクスチャとを、濃度共起行列から計算される特徴量をもとに識別しようとする場合、濃度共起行列の全体について特徴量を計算すると、特徴的な濃度推移に関する差異が明確に出ないことがあり得る。そこで、識別対象となるテクスチャについて、予めどのような濃度推移に特徴があるかわかっている場合は、濃度共起行列の中で特徴的な濃度推移に該当する部分のみについて特徴量を計算すれば、他の部分の影響を受けることなく、特徴が明確に現れるため、行列全体で計算した特徴量で識別が困難（または不可）であった場合でも、識別が容易（または可能）になる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】この発明のテクスチャ識別装置を有する画像処理システムの概略構成を示す図。
【図２】画像の例を示す図。
【図３】画像の例を示す図。
【図４】図２の画像から得られる濃度共起行列を示す図。
【図５】図３の画像から得られる濃度共起行列を示す図。
【図６】単一濃度画像の原画像を示す図。
【図７】図６の画像から得られる濃度共起行列を示す図。
【図８】ランダム画像の原画像を示す図。
【図９】図８の画像から得られる濃度共起行列を示す図。
【図１０】濃度共起行列を示す図。
【図１１】テクスチャＡ、Ｂの特徴量の分布を示す図。
【符号の説明】
【００３４】
２…画像入力部、３…濃度共起行列生成部、４…角２次モーメント算出部、５…テクスチャ識別部。
【図１】
2006004163.tif 000007
【図２】
2006004163.tif 000008
【図３】
2006004163.tif 000009
【図４】
2006004163.tif 000010
【図５】
2006004163.tif 000011
【図６】
2006004163.tif 000012
【図７】
2006004163.tif 000013
【図８】
2006004163.tif 000014
【図９】
2006004163.tif 000015
【図１０】
2006004163.tif 000016
【図１１】
2006004163.tif 000017